Banca de DEFESA: ALEXANDRE MAGNO DA SILVA NUNES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALEXANDRE MAGNO DA SILVA NUNES
DATA: 31/08/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática (LASER)
TÍTULO: Diagnóstico em Tempo Real de Falhas em Drones através das Análises de Sinais de Vibração Baseadas no Caos Usando Densidade e Amplitude de Máximos
PALAVRAS-CHAVES: VANT, Drones, Diagnóstico de Falhas, Análise De Sinais, Aprendizagem de Máquina
PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
RESUMO: O Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) se popularizou ao longo dos anos em diversas atividades, sejam comerciais ou recreativas. Porém, os drones ainda não possuem total confiança no que se refere a segurança. Diante disso, surge a necessidade de criação de técnicas de identificação de falhas que se adequem às limitações encontradas. Este trabalho tem como objetivo a detecção e diagnóstico de falhas em drones em tempo real e propõe uma arquitetura para identificação de falhas mecânicas. A abordagem proposta no trabalho utiliza as técnicas de análises de sinais baseadas no caos usando a densidade de máximos (SAC-DM) e amplitude de máximos (SAC-AM). Para atingir os resultados foram capturados dados de um drone quadcóptero e aplicadas as técnicas e algoritmos classificadores. Com o SAC-DM foram alcançados desempenhos de 91% e com SAC-AM 100%. Também foi possível validar o sistema diagnosticando falhas em tempo real.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2579537 - ALISSON VASCONCELOS DE BRITO
Interno - 2042972 - TIAGO PEREIRA DO NASCIMENTO
Externo ao Programa - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Externo ao Programa - 1572287 - JORGE GABRIEL GOMES DE SOUZA RAMOS